この発表は、AWSの差し迫った市場需要の承認(rèn)を強(qiáng)調(diào)しています。より多くの企業(yè)がAIエージェントを探求するにつれて、インフラストラクチャの制約、セキュリティの問題、および運(yùn)用上の複雑さにより、多くの企業(yè)が展開をスケーリングするのに苦労します。 AgentCoreを使用すると、AWSは、実験段階から本格的な実裝に移行する際に企業(yè)をサポートすることを目指しています。

プラットフォームコンポーネントの概要

AgentCoreには、一緒にまたは別々に動作できる7つの主要サービスが含まれています。ランタイムサービスは、完全なセッション分離でサーバーレス実行環(huán)境を提供し、最大8時間続くワークロードをサポートします。これは、業(yè)界で最も長い期間です。これは、従來のサーバーレス環(huán)境がAIエージェントの予測不可能な動作と格闘する重要な問題を解決します。

メモリサービスは、セッション全體で短期的な會話履歴と長期的な知識保持の両方を処理します?；镜膜圣隶悭氓去堀氓去猊钎毪趣袭悿胜?、エージェントコアメモリは永続的な學(xué)習(xí)機(jī)能を提供し、エージェントが時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。この長期メモリ関數(shù)は、相互作用間でコンテキストをリセットするよりシンプルなAIツールとは異なります。

セキュリティは、Amazon Cognito、Microsoft Entra ID、Oktaなどの既存のエンタープライズIDプロバイダーと統(tǒng)合されるAgentCore IDを通じて管理されます。このサービスにより、エージェントは、厳格な認(rèn)証と承認(rèn)プロトコルを維持しながら、內(nèi)部システムと対話できます。このエンタープライズレベルのセキュリティフレームワークは、AIエージェントロールアウトを頻繁に妨げるコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。

その他のサービスには、API統(tǒng)合のためのAgentCore Gateway、Webオートメーション用のブラウザツール、安全なコード実行用のコードインタープリター、およびAmazon CloudWatchが搭載したObservability機(jī)能が含まれます。モジュラーアーキテクチャにより、企業(yè)は完全なプラットフォームの移行を必要とする代わりに、個々のコンポーネントを徐々に採用することができます。

市場の位置と競爭分析

AgentCoreは、現(xiàn)在獨(dú)自のプラットフォームソリューションが率いる競爭力のある企業(yè)AIエージェントランドスケープに入ります。 GoogleのVertex AIエージェントビルダーは同様の機(jī)能を提供しますが、組織をGoogleクラウド環(huán)境にロックします。 MicrosoftのAzure AI Foundry Agent Servicesは、 Microsoft製品との強(qiáng)力な統(tǒng)合を提供しますが、AgentCoreが強(qiáng)調(diào)するフレームワークの柔軟性がありません。

Strandsエージェント、 Langchain 、 Crewai 、 Llamaindexなどのオープンソースフレームワークに対するAgeentcoreのサポートは、ベンダー固有の代替品と區(qū)別しています。ユーザーは、Amazon Bedrockでホストされていないものを含む任意の基礎(chǔ)モデルを展開し、さまざまなAI戦略を持つ企業(yè)に柔軟性を提供できます。これは、主にGoogle獨(dú)自のモデルエコシステム內(nèi)で機(jī)能するGoogleのVertex AIエージェントビルダーとは対照的です。

AWSは、事前に構(gòu)築されたAIエージェントとツールの市場も立ち上げ、エンタープライズの採用をスピードアップできる分布モデルを作成しました。このアプローチは、成功したソフトウェア配信モデルに従い、コアプラットフォーム製品を超えて新しい収益ストリームを生成する可能性があります。

エンタープライズの課題と採用に関する考慮事項(xiàng)

堅牢な機(jī)能セットにもかかわらず、AgentCoreはエンタープライズAIの採用において一般的なハードルに直面しています。組織は、ワークフローをエージェントベースの自動化に適応させる必要があります。エージェントベースの自動化は、従來のソフトウェア開発方法に使用されるチームからの抵抗を満たすことができます。多くの企業(yè)がAIエージェントを効果的に展開および管理するために必要なスキルを持っていないため、技術(shù)的な専門知識の欠如は大きな障害のままです。

エージェントコアの組み込み保護(hù)にもかかわらず、セキュリティの懸念は殘っています。 AIエージェントは、潛在的な脆弱性を拡大するシステム許可を収集でき、自律的な意思決定は、従來のセキュリティツールが検出できない予測不可能な動作を作成できます。企業(yè)は、エージェントが許容可能なリスクレベル內(nèi)で動作するように、追加のガバナンスポリシーを?qū)g裝する必要があります。

プラットフォームの使用価格モデルは、コストの柔軟性を提供しますが、AIワークロードが変動する組織の予算のない予測不可能性につながる可能性があります。ランタイムコストはCPUとメモリの使用に依存しているため、複雑なエージェントの展開の費(fèi)用を見積もることは困難です。この価格設(shè)定構(gòu)造は、不規(guī)則または実験的な実裝を持つものではなく、一貫したエージェントの使用で組織に利益をもたらす可能性があります。

企業(yè)の戦略的見通し

AgentCoreは、進(jìn)化する企業(yè)AIの狀況に対するAWSの戦略的対応を反映しています。企業(yè)が生成AIトライアルから生産自動化に移行するにつれて、管理されたエージェントプラットフォームが不可欠なインフラストラクチャになります。プラットフォームは、セキュリティ、スケーラビリティ、および監(jiān)視に焦點(diǎn)を當(dāng)てており、以前はAIエージェントの採用が制限されていた主要な企業(yè)のニーズに対応しています。

ただし、成功は、高いセキュリティ基準(zhǔn)を維持しながら操作を簡素化するAWSの能力に依存します。 AIエージェントの実裝を成功裏に実裝する組織は、大規(guī)模な生産性の改善とコスト削減を報告していますが、展開には慎重な計畫と熟練した技術(shù)チームが必要です。 AgentCoreの真の価値は、概念実証プロジェクトを?qū)g行している初期採用組織を超えて、より幅広いAIエージェントの採用をどれだけうまく実現(xiàn)できるかによって決定されます。

Ageentcoreのフレームワークに依存しないデザインは、AIの実裝の好みに関係なく、エンタープライズ支出をキャプチャするためにAWSを位置付けています。このアプローチは、AIエージェント市場が成熟し、企業(yè)が將來の柔軟性を制限する可能性のある長期的な技術(shù)依存関係を回避しようとするため、ベンダーロックされた代替品よりも持続可能なものであることが証明される可能性があります。

以上がAWSは、エージェントコアプラットフォームとエンタープライズAIエージェントの生産ギャップをターゲットにしていますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。